Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 489968 |
| Слов в произведении (СВП): | 74911 |
| Приблизительно страниц: | 251 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.05 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.86 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.39 |
| СДП диалога, знаков: | 37.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.49% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.49% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7740 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7494 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 246 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1135.02 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2523.95 | —> 10224-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18864 (25.18% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56047 (74.82% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15331 (27.35%) |
| Прилагательное | 6090 (10.87%) |
| Глагол | 15858 (28.29%) |
| Местоимение-существительное | 7427 (13.25%) |
| Местоименное прилагательное | 2563 (4.57%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 717 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 199 (0.36%) |
| Наречие | 3773 (6.73%) |
| Предикатив | 677 (1.21%) |
| Предлог | 6619 (11.81%) |
| Союз | 6553 (11.69%) |
| Междометие | 1401 (2.50%) |
| Вводное слово | 287 (0.51%) |
| Частица | 5136 (9.16%) |
| Причастие | 618 (1.10%) |
| Деепричастие | 149 (0.27%) |
| Служебных слов: | 30139 (53.77%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.20 |
| . точка | 102.95 |
| - тире | 24.86 |
| ! восклицательный знак | 9.95 |
| ? вопросительный знак | 13.30 |
| ... многоточие | 4.79 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.89 |
| " кавычка | 3.64 |
| () скобки | 0.35 |
| : двоеточие | 3.22 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
Распознавание автора текста
Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для
Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими
профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся
в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора.
Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.
Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%,
рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и
обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными
на анализе одних лишь символьных биграмм.
Алгоритм работы лингвоанализатора кратко описан в статье «Лингвистический анализ текста и распознавание автора».
